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甲状腺乳头状癌超声造影征象与肿瘤大小关系的研究

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甲状腺乳头状癌超声造影征象与肿瘤大小关系的研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-11页
符号对照表第11-12页
缩略语对照表第12-15页
第一章 绪论第15-23页
  1.1 本文研究背景第15-17页
    1.1.1 数据挖掘研究背景第15-16页
    1.1.2 多标记学习研究背景第16页
    1.1.3 特征选择研究背景第16-17页
  1.2 国内外研究现状第17-20页
    1.2.1 多标记分类国内外研究现状第17-18页
    1.2.2 链分类器国内外研究现状第18-19页
    1.2.3 最大相关最小冗余算法国内外研究现状第19-20页
  1.3 本文的研究目标、方法和意义第20-21页
    1.3.1 研究目标与方法第20页
    1.3.2 研究意义第20-21页
  1.4 研究主要内容和结构安排第21-23页
    1.4.1 本文主要内容第21页
    1.4.2 本文结构安排第21-23页
第二章 基本理论知识第23-31页
  2.1 分类问题概述第23-25页
    2.1.1 单标记分类概念第23页
    2.1.2 多标记分类概念第23-25页
  2.2 典型的单标记分类算法第25-28页
    2.2.1 朴素贝叶斯分类器第25-26页
    2.2.2 决策树分类器第26-28页
  2.3 常用的多标记分类方法第28-30页
    2.3.1 二值相关方法第28页
    2.3.2 标记幂集方法第28-29页
    2.3.3 链分类器方法第29-30页
  2.4 本章小结第30-31页
第三章 选择性链分类器模型第31-51页
  3.1 前言第31页
  3.2 相关知识第31-34页
    3.2.1 熵与互信息第31-33页
    3.2.2 最大相关最小冗余特征选择算法第33-34页
  3.3 选择性链分类器建构过程第34-38页
    3.3.1 训练过程第35-37页
    3.3.2 测试过程第37-38页
  3.4 实验验证第38-50页
    3.4.1 多标记数据集第38-40页
    3.4.2 多标记评估准则第40-41页
    3.4.3 实验结果评估第41-50页
  3.5 本章小结第50-51页
第四章 有序的链分类器模型第51-63页
  4.1 前言第51页
  4.2 有序的链分类器建构过程第51-54页
    4.2.1 训练和预测阶段第52-53页
    4.2.2 整体的算法过程第53-54页
  4.3 实验验证第54-61页
  4.4 本章小结第61-63页
第五章 本文总结及展望第63-65页
  5.1 本文总结第63-64页
  5.2 本文展望第64-65页
参考文献第65-69页
致谢第69-71页
作者简介第71-72页

本篇论文共52页,点击这进入下载页面
 
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